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[发明专利]使用具有多个相机的铰接式设备进行图像捕捉-CN201880031572.2有效
发明人： B·D·霍索恩;M·E·马尔泰佐斯;C·M·萨达克;J·B·赫斯基思;A·A·杰克逊;A·埃尔南德斯桑蒂斯特班;K·L·基梅尔;C·珍妮;J·R·西普科 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-04-21 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： H04M1/02 文献下载
摘要：为了解决捕捉和处理图像的问题，提供了一种移动计算设备。移动计算设备可包括通过铰链耦合的两部分壳体，其中第一和第二部分分别包括第一和第二显示器。铰链可允许显示器在多个角度取向上旋转。移动计算设备可包括安装在壳体中的一个或多个传感器设备、处理器、第一相机和第二相机。一个或多个传感器设备可被配置成测量壳体的相对角位移，并且处理器可被配置成基于由一个或多个传感器设备测量的相对角位移，根据所选择的功能来处理由第一和第二相机捕捉的图像。
使用具有相机铰接设备进行图像捕捉

[发明专利]自动化的本地化机器学习训练-CN201880086373.1在审
发明人： K·L·基梅尔;J·B·赫斯基思;E·L·琼斯;J·L·南斯;L·T·史密斯 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：用于生成机器学习模型以从物理传感器数据中检测事件实例的技术，包括：将第一机器学习模型应用于来自一位置处的第一物理传感器的第一传感器数据以检测事件实例，确定使用该第一机器学习模型的性能度量不在期望参数范围内，在一时间段期间从与该第一物理传感器相同位置处的第二物理传感器获得第二传感器数据，在该时间段期间从该第一物理传感器获得第三传感器数据，通过基于使用该第二传感器数据检测到的训练事件实例选择该第三传感器数据的各部分来生成因位置而异的训练数据，使用该因位置而异的训练数据来训练第二ML模型，以及应用该第二ML模型而非该第一ML模型来检测事件实例。
自动化本地化机器学习训练